感觉是个很长的坑，大概会写很久吧。内容随机，捡遇到的拦路虎写一写。第二章主要讲贝叶斯公式和基于贝叶斯公式的分类器。先简单说一下mvnrnd函数的使用方法矩阵m由t个l(l=2)维列向量构成，l维表示特征向量的维数为l，每个类有l个特征值。t(t=3)个列向量表示群体可依据特征向量分为t类。1 m1 ...
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2015-02-02 07:08:30
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对于特征值与特征向量的理解一直有些困惑，最近看PageRank算法碰巧有遇到了特征值与特征向量，所以想探究一下特征值与特征向量的几何意义。 矩阵乘法对应了一个变换，是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或...
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2015-01-24 17:06:45
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不管是在识别，配准等应用中，提取图像的特征都是很关键的一环，提取特征是先找出图像的关键点（如角点，边缘点等），然后用描述子来描述这些点，最后整幅图像就可以表示成一个特征向量，特征向量就可以利用在后续识别中。 这个流程在matlab，opencv中都有相应的函数来实现，matlab封装性好，比较简.....
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2015-01-12 22:19:46
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这里定义的类TExp是基本的计算项，这里的表达式与C#自带的表达式有很大的区别，这里定义这个类主要是为了进行矩阵运算，当然本身也支持普通的运算，但目前不支持除法。这个类目前的用途主要是为了计算矩阵的特征值，特征向量，有时间，再扩展成支持常见的复数域类的数值和符号运算。代码有点长，需要有点耐心：using System;
using System.Collections.Generic;
using...
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2015-01-07 22:14:13
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。
为什么可以通过降低维度呢？
因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值...
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2015-01-06 00:56:15
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主成份分析就是求出原始数据矩阵的协方差矩阵对应的特征值和特征向量，对特征值进行由大而小的排序，再根据特征值对应的特征向量进行线性变换，得到新的向量（新的向量间相互正交）。通过设定阈值可以用低维的新向量近似表示高维的原向量（协方差矩阵为非奇异的）；若协方差矩阵为奇异的，且零特征值较多，这种情况使用低维的新向量也可以完全表示高维原向量。...
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2014-12-26 16:51:22
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转。。eig求所有特征值和特征向量。d = eigs(A)%求稀疏矩阵A的6个绝对值最大特征值d，d以向量形式存放。d = eigs(A,B) %求稀疏矩阵的广义特征值问题。满足AV=BVD，其中D为特征值对角阵，V为特征向量矩阵，B必须是对称正定阵或Hermitian正定阵。d = eigs(A,...
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2014-12-22 09:18:21
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转载：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40738211 0 引言 11月1日上午，机器学习班第7次课，邹博讲聚类（PPT），其中的谱聚类引起了自己的兴趣，他从最基本的概念：单位向量、两个向量的正交、方阵的特征值和特征向量，讲到相似度图、拉普...
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2014-12-19 11:57:00
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转载请注明原地址：http://www.cnblogs.com/connorzx/p/4170043.html基本思想建立一个字典向量，字典里包含这种语言的所有词组；统计各个词组的出现次数，填充到对应词组的位置，构成文本的特征向量；两个特征向量之间用余弦定理求夹角。这个值表明向量之间的相关程度。之所...
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2014-12-17 20:36:01
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R语言矩阵运算 主要包括以下内容：创建矩阵向量；矩阵加减，乘积；矩阵的逆；行列式的值；特征值与特征向量；QR分解；奇异值分解；广义逆；backsolve与fowardsolve函数；取矩阵的上下三角元素；向量化算子等.1 创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：> x=c(1,2,3...
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编程语言 时间：
2014-12-17 18:20:50
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